五步实现物流优化

作者:Ralf Koss,Patricia G 文章来源:Horst Weyer und Partner有限公司物流咨询部 发布时间:2013-09-13


LDD公司为改善企业物流管理提供了坚实的基础

在流程工业企业中,物流往往是企业实现生产目的的一种手段。但真正的物流管理比简单的运输组织、更换包装和存储库存要复杂得多。物流技术公司Due Diligence是如何从规划设计和任务集成开始实现企业生产过程的高效和协调的物流管理呢?本文将为您揭晓答案。

在流程工业企业中,物流费用占总费用中的比例在13%~15%之间波动。仅从这一数字就可以看出,这一经营领域中有很大的潜力可以发掘。从流程工业企业当前的生产条件来看,例如:从效率和费用的压力,不断提高的环境保护意识,能源价格的不断增长方面来看都清楚的说明,可持续性的企业物流改进是非常有意义的事情。有目的的改变物流管理的方法,更好地做好生产准备,都能带来更好的结果,这就是Due Diligence(简称为LDD)公司能够为您提供的服务。LLD物流解决方案的关键是定量与定量物流功能试验、分析与企业经营过程相互结合。典型的Due Diligence检验过程可以分为5个步骤。

测定实际需求

试验过程的第一阶段是通过触发不同的场合开始的。这一阶段的一种可能性就是以新的物流管理战略为主导、对企业各个参与物流改进的试验部门按照可能的组织结构、新的结构调整物流管理的方法,例如在容器及物资调用过程中使用RFID射频标签,生产过程从批次生产转到连续性生产等等。另一种可能性是对生产过程优化的潜力进行测定,例如减少库存费用。

在试验过程中提出的最重要的要求就是各试验部门、范围要得出可理解的试验结果和规定。LDD公司可能进行的试验范围和领域是:例如企业的物流组织、物流管理战略和物流管理计划的内容和资源。第一阶段结束后会形成一份包含各试验领域、各种各样问题和特征值的评估表。

采集信息

在完成第一阶段试验、得到试验结果之后,第二阶段的首要任务是收集物资采购方面的信息,根据采集到的采购信息制定出定性的和定量的两份清单。基于定量的采购信息可以用来确定年度报告,组织结构图和流程图以及物流管理方面的指标,如存货周转率,物流成本和交货时间等。相比较,定量的信息比较容易获得、定性的采购信息比较难以采集。一些“软指标”,例如用户反馈、供应商反馈和职工反馈等等都是确定企业物流结构调整非常重要的、具有决定性意义的信息。而在这些方面又往往得不到足够量的信息。在确定企业实际状况的同时,还要平行地采集对导出理论状况非常重要的信息。通过企业简介也可以得知企业应有的理论状态如何,但也可以通过对未来市场和用户行为的预测、分析评估来了解企业的理论状态。

分析和评估

LDD物流优化的关键是第三步,即对获得信息的分析。首先是对测试对象的质量进行分析。评估表、清单中的每一个特征值都要经评估专家和经验丰富的专业人士用Likert-Skala(李克特量表)进行评判打分。在Likert-Skala(李克特量表)中,“定性”的描述都通过5分制换算成分数,进行了量化。1分表示“被考察对象的效率明显地低于参考对象”;5分表示“被考察对象有着很高的效率”。

这样的分析就直接得出了评估结果。然后把各个试验范围评估表、清单中的结论系统整理成评估成果表。评估成果表由4个不同的层次组成。层次越高说明得到的信息越详细、越充分。第4和第3层次包括了从评估表和清单中汇总出综合性的指标。第2层次表示检验没有变化,第1层次表示需要进一步补充这方面的信息。举例说明也许会让您更清楚这里的“层次”表示的是什么意思:采购物流中的一个指标参数是原材料库的“库存物资周转率”;这是“一般数据”中的一个“基础数据”类指标。最终汇总到第3层次和第4层次的特征值都是应加权处理的特征值,因为不是所有的特征值对总的结果都有着相同的影响,例如,在医药生产企业中“过程”这一特征值比“组织结构”这一特征值更重要。尽管好的职工岗位计划和岗位设置对于一家化工企业的成功是非常重要的,但是没有很好的工艺设计和流程设备也无法实现企业的目的。评估表、清单Likert-Skala(李克特量表)评估记录的结果还要在其他各个单项的评估中继续使用。最后给出它们的加权百分比。将各个单项结果汇总,就可得到更深层次的特征值总值。检测组得到的特征值反映了被测物流范围内的物流绩效。

决策

评估检测得出的结果是制定物流改进建议的基础。在提出物流改进建议时要考虑第2阶段中努力争取达到的理论状态。检测组会针对弱项提出机构重组时的注意事项。在这种情况下会确定改进建议,对可行性进行评估。最后,LDD公司会回答您最关心的问题——需要对检测的物流领域进行整改或者是无需整改。LDD公司使用的定性和定量相结合的物流过程评估是一个透明的评估,其可追溯性的决策过程能够使流程工业领域中的企业改进其物流管理中的问题。

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